不秃头 | 如何用ModelArts满足一个奶茶重度爱好者的好奇心

上周听了昌启哥的【用AI识别草莓成熟】的分享之后，深受启发，心想，既然ModelArts的自动学习功能可以用来识别草莓的成熟度，那能不能再用它来识别一些别的东西呢？~看了一眼手边的奶茶，嗯，奶茶也许是个不错的选择~

作为一个奶茶重度爱好者，在街上看见小姐姐拿着一杯看起来特别好喝的奶茶，摩拳擦掌好想知道她喝的是什么。直接上去问？女票重拳出击警告！要是有一个奶茶识别工具就好辽~

说干就干~

数据获取

其实最难的应该就是数据获取的部分，因为在华为云ModelArts强大的自动学习功能加持下，建模、学习、预测都能够自动完成，反而是数据的获取成了一个比较麻烦的环节（疯狂暗示MA下一步加入一个“自动获取”功能）。数据来源选择的是美团（因为饿了么已经关闭了桌面端的订餐入口，看不到饮品详情了~），由于时间关系，暂时只爬取了北京市所有coco门店的奶茶图片及标签。

本着技术是为人服务的原则，我首先选择的是最“摸鱼”的方法——用某爪鱼来爬取数据。一通行云流水般的操作之后，却得到这样的结果。

图片链接全部为空，这是什么情况？我赶紧打开网页，查看网页的源代码信息。发现，原来图片被包裹在了一个div标签中，猜想软件在自动采集的时候只采集了div，没有采集到div下一级的img，自然就是空白了。（结果后面发现不是这个原因...）

偷懒失败，只好自己动手，丰衣足食了~

打开pycharm，导入selenium和requests，根据网页结构定位到需要爬取的图片，设置好翻页，暂停时间，开始爬取。（其中有很多细节问题，由于这篇是奶茶识别专场，爬虫部分就不过多介绍啦~详情见另一篇文章~（避踩雷 | 爬取美团门店信息中的“量子幽灵”））

经过一番操作~一共爬到150多家门店共900张奶茶图片，足够做一个展示了~（原来光是北京就开了这么多家coco门店，看来全国3000家无压力鸭~）

数据标注

打开ModelArts，创建新的图片分类实例。

这里有两种创建方式。

一种是新建数据集，如图所示，

再向数据集中添加刚刚爬取到的奶茶图片。

然后选中需要标注的图片，为其打上“coco奶茶”、“大叔奶茶”、“百香果双响炮”之类的标签。

还要一个一个人工标注~是不是感觉非常麻烦？

于是我选择了另外一种方式——使用已有数据集。

还好在爬取数据的时候我顺便爬了他们的标签，通过ModelArts的实例（首页第二个实例花卉识别）确认了自动标注所需要的输入格式——图片和txt文档名相同，txt中写入对应图片的标签，如图所示。

自动生成标签文件的代码如下：

import os   dir = 'C:/Users/Sirius/Desktop/data' # 这里要改成自己文件夹的路径 list = os.listdir(dir) for l in list:     tag = l.split('_')[0]     name = l.split('.')[0]     with open('C:/Users/Sirius/Desktop/data/%s.txt' % name, 'w', encoding='utf-8') as f: # 这里也是哟~要改成自己文件夹的路径         f.write(tag)

得到已经标注好的数据之后，就可以开始操作辽~

打开OBS，上传数据集文件夹

上传完毕~

模型训练

完成数据集的处理之后，就可以正式开始训练辽~

打开ModelArts的自动训练功能，设置好算法（随便选了一个图像分类的算法），设置数据来源为我们刚刚上传的文件，训练输出为止为同目录下的output文件夹，参数保持默认，开始训练。

可以看到模型已经开始训练辽~（据观察，网页不是实时刷新的，而是每半分钟更新一次状态信息）

等待大概十分钟，训练完成！

模型部署

点击运行成功的训练模型，将训练好的模型部署到服务中~

再点击“部署上线”，给模型部署一个在线服务~

安排上了！来试试分类的效果如何~

模型测试

测试一：coco奶茶

点击“预测”~上传一张没有拿去训练的图片，得到这样的结果：

可以看到，预测地还是蛮准的，实际的查准率应该是超过了85%（没有考虑标签大小写的问题，还需要进一步的处理~）

测试二：百香果双响炮

可以看到，百香果双响炮（最喜欢喝这个辽~）也被很准确（98.8%）滴识别了出来~

那么，本次尝试基本就宣告成功啦~

还想进一步？

本次探索主要的不足在于：

一是样本比较少，只选择了北京市的coco门店，改改爬虫代码阔以获取到更多的数据，能够覆盖更广的奶茶品类。

二是标签没有进行处理，比如像字母大小写、名字差了一两个字这些情况，还可以进一步滴改进~

另外，光是对奶茶进行分类其实也没啥意思，要是能够加入奶茶的更多信息（例如品牌、卡路里、成分组成等等），就可以有更多的使用场景辽~比如奶茶卡路里识别~（虽然很多手机已经内置这个功能惹~）

写在最后

ModelArts的一些使用体会

两个字形容ModelArts的使用体验——【极佳】

我自己的专业是信息管理与信息系统（信管），这个专业过去主要研究的是文献情报信息，所以需要处理的一般是文本数据（提到文本分析首先就想到了分词、TF-IDF、K-Means/KNN三板斧~），平时主要是使用算法而不是去研究算法，就比如做信息检索实验的时候，一般是用jieba或者nltk对中英文进行分词变形，然后用sklearn库中封装的各种算法进行训练、建模和预测，已经很适应把训练模型这一步作为一个黑箱来使用了。

但当更进一步，接触比如图像识别、语音识别这些领域时，就发现还需要使用更多的库，比如tensorflow、pytorch之类的主流人工智能库，这些学习难度都比较大。另一方面，机器学习模型往往建立在大量训练的基础上，对硬件也有一定的要求，高级一些的任务，PC可能很难胜任。

而ModelArts就很好地解决了这两个问题，我还是可以像以前一样，把数据获取下来，打好标签，然后一股脑儿扔给ModelArts，就能得到一个相当不错的训练模型。需要使用时，调用API就好了，可以节省很多资源。

机器学习

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